News Human projects Налаштування

[Arbalet]

Ученые улучшили алгоритмы сборки РНК благодаря онлайн-игре

Способы сборки молекул РНК, придуманные участниками онлайн-игры EteRNA, позволили разработать алгоритм, намного превосходящий существующие, говорится в статье, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (Lee et al., RNA design rules from a massive open laboratory, в открытом доступе; пресс-релиз Crowdsourced RNA Designs Outperform Computer Algorithms, Carnegie Mellon and Stanford Researchers Report опубликован на сайте Университета Карнеги-Меллона – ВМ).



«Это было бы невозможно, если бы игроки в EteRNA просто выдавали структуры, используя онлайн-симулятор. Синтезируя наиболее удачные структуры в лаборатории Рхиджу Даса (Rhiju Das) в Стэнфорде, мы даем сообществу обратную связь – что работает, а что нет в реальном мире. В результате любители помогли нам понять принципы сборки РНК и существенно расширили возможности науки», – пояснил Андриан Трейе (Adrien Treiulle) из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге (США).

Онлайн-игра EteRNA позволила объединить усилия 37 тысяч любителей, решавших двумерные головоломки, связанные со сборкой молекул РНК. При этом они получали от Трейе и его коллег результаты экспериментов, в которых молекулы РНК на самом деле синтезировалась по придуманным ими правилам.

Используя методы машинного обучения, ученые создали на основе наиболее удачных методов сборки РНК алгоритм EteRNAbot. Они сравнили эффективность работы игроков, алгоритма EteRNAbot и двух современных алгоритмов для разработки структур молекул РНК.

На расчет структуры молекулы у компьютера уходит менее минуты, в то время как у человека это занимает 1-2 дня. Плюс проверка в лаборатории занимает месяц, и в целом тестирование заняло год. Результаты показали, что структура, созданная человеком, в 99% случаев превосходит результаты работы обычного алгоритма, в то время как структуры, разработанные EteRNAbot – в 95%. Теперь исследователи планируют включить в игру сборку трехмерных структур.

Искусственные молекулы РНК с заранее заданными свойствами дают возможность исследовать живые системы и управлять их работой. Но пока алгоритмы, которые используются для расчетов необходимой структуры РНК, несовершенны, поэтому при синтезе молекулы часто не обладают нужными свойствами.

[Arbalet]

Виртуальные лаборатории с видеоиграми спасут науку от мошенничества


EteRNA — браузерная игра, разработанная Университетом Карнеги — Меллон и Стэнфордским университетом

В борьбе с растущим уровнем ошибок и подтасовывания данных в биологических науках помогут онлайн-лаборатории, где информацию обрабатывают любители с помощью специальных видеоигр. С таким предложением выступили американские ученые на страницах журнала Trends in Biochemical Sciences.

Эдриен Трей (Adrien Treuille) и Риджу Дас (Rhiju Das) утверждают, что онлайн-игры, в которые играют тысячи добровольцев, дают значительно больше научной строгости в проверке гипотез. В качестве доказательства биологи приводят свой собственный проект — EteRNA, виртуальную лабораторию по изучению РНК.

«Такие проекты представляют собой новую модель удаленных исследований, благодаря которой можно предотвратить основные формы научного мошенничества. В EteRNA участвовало более 150 тысяч добровольцев, отдавших проекту около 2 миллионов человеко-часов. За каждой гипотезой, за каждым выводом смотрело множество глаз. Все шло в открытую», — заявил Трей.

Такого рода прозрачность не даст отдельным ученым подправлять свои гипотезы, чтобы те соответствовали полученным в ходе эксперимента результатам, или выбирать из большого объема данных только удобные. «Мало кто об этом говорит, но когда одна и та же группа выдвигает гипотезу и проверяет ее в лаборатории, возникает конфликт интересов. Это одна из причин эпидемии невоспроизводимых результатов в современной науке», — отмечает Трей.

В современной биологии и медицине даже единичная процедура секвенирования ДНК или РНК может дать несколько миллиардов частных значений. Охватить эту информацию, выдвигая и проверяя различные гипотезы, можно лишь за длительный срок. У исследователей всегда есть соблазн отказаться от лишних усилий и «снять сливки» — вручную выбрать данные, позволяющие написать максимально интересную статью, отмечает Дас. Однако когда ученому помогают тысячи добровольцев, массив информации уже не выглядит столь устрашающим.